Redes informáticas con inteligencia artificial para la protección de ciberataques: una revisión sistemática de la literatura
En el contexto del aumento de ciberataques y la vulnerabilidad de las redes informáticas educativas, este estudio realizó una revisión sistemática para evaluar la efectividad de la inteligencia artificial (IA) frente a métodos tradicionales de protección. Siguiendo las directrices PRISMA, se analiza...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) Descargar el archivo |
| Etiquetas: |
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| Sumario: | En el contexto del aumento de ciberataques y la vulnerabilidad de las redes informáticas educativas, este estudio realizó una revisión sistemática para evaluar la efectividad de la inteligencia artificial (IA) frente a métodos tradicionales de protección. Siguiendo las directrices PRISMA, se analizaron 17 estudios publicados entre 2020 y 2024 en bases de datos como IEEE Xplore y Scopus, priorizando investigaciones enfocadas en redes educativas. Los hallazgos mostraron que la IA alcanzó una precisión promedio del 89% en la detección de amenazas, superando el 72% de los métodos convencionales, con especial eficacia frente a ataques emergentes. No obstante, se identificaron barreras relevantes como los elevados costos de implementación (en promedio USD 28 mil en hardware), la escasez de personal especializado y la heterogeneidad de las infraestructuras educativas. El estudio concluye que modelos colaborativos, herramientas low-code y enfoques híbridos son claves para facilitar la adopción de la IA en contextos con recursos limitados y ampliar su aplicación en escenarios diversos. |
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